Pod:K8S 中的基本运行单元,封装了 Spark 的 Executor。 作业:数据处理逻辑,通常为 Spark 代码。 结果:处理后的输出,存储于相应的存储系统。 二、环境准备 在开始 Spark on K8S 的部署之前,需要先准备好 K8S 环境,以及相应的工具(kubectl、helm 等)。 K8S 集群搭建 首先需要一个运行中的 K8S 集群。可以选择云...
首先根据 spark.master 配置中 scheme 来判断是不是 on k8s。我们上面也看到这个配置的形式为 --master k8s://https://: 。如果是 on k8s 的 cluster 模式,则去加载 Class org.apache.spark.deploy.k8s.submit.KubernetesClientApplication,并运行其中的 start 方法。childArgs 方法的核心逻辑简单来说就是根据 s...
读写数据湖相比较HDFS,在大量的Rename,List等场景下性能会有所下降,同时OSS带宽也是一个不可避免的问题。 七、Spark on k8s的解决方案 1、如果用是Docker的文件系统,问题是显而易见的,因为性能慢不说,容量也是极其有限,对于Shuffle过程是十分不友好的。 2、如果用Hostpath,熟悉Spark的同学应该知道,是不能够启动动...
当应用程序在客户端模式下运行时,驱动程序可以在k8s pod或物理主机上运行。 1、配置 spark 用户权限 2、准备独立Pod 配置spark 容器,会在这个容器里以 client 模式 submit spark 程序,所以这个容器也会作为 driver。 3、暴露service 我们任意指定一个端口暴露,后续client mode将通过去DNS去查找Driver Pod的位置,这...
二、开始 Spark on k8s 运行原理 spark-submit可以直接用于向Kubernetes集群提交spark应用程序。提交机制的工作原理如下: Spark创建一个Spark driver 在Kubernetes pod 运行。 driver 程序创建也在Kubernetes pods中运行的执行器,并连接到它们,然后执行应用程序代码。
在传统的生产环境中,Spark on YARN成为主流的任务执行方式,而随着容器化概念以及存算分离思想的普及,尤其是Spark3.1版本下该模式的正式可用(GA),Spark on K8s已成燎原之势。 今天的介绍会围绕下面两点展开: Spark on K8s的基础概念和特性 Spark on K8s在阿里云EMR的优化和最佳实践 01 Spark on K8s的基础概念和...
Spark on K8s HDFS 文件实践 在现代大数据处理工作流中,Apache Spark 和 Kubernetes (K8s) 的结合越来越流行。通过在 K8s 上运行 Spark,我们可以充分发挥容器化技术的优势,获得更高的灵活性和可扩展性。同时,HDFS (Hadoop Distributed File System) 是一个常用的分布式文件系统,适合存储大数据。
spark on k8s 开发部署简单实践 实际上就是一个简单的实践,方便参考,对于开发以及运行,集成ci/cd 以及dophinscheduler 任务调度 为了方便开发的spark 应用共享以及使用基于s3 进行文件存储(当然dophinscheduler 也是支持自己的资源库的) 参考图 玩法说明 基于gitlab 进行代码管理,通过ci/cd 进行spark app 的构建,同时...
在刚刚结束的 2023 云栖大会上,米哈游数据平台组大数据技术专家杜安明分享了米哈游大数据架构向云原生化升级过程中的目标、探索和实践,以及如何通过以阿里云容器服务 ACK 为底座的 Spark on K8s 架构,获得在弹性计算、成本节约以及存算分离方面的价值。 01 背景简介 ...